23、基于Hadoop和Spark的叠前Kirchhoff时间偏移及五轴加工碰撞检测并行化研究

基于Hadoop和Spark的叠前Kirchhoff时间偏移及五轴加工碰撞检测并行化研究

在当今的计算领域，高效的数据处理和计算方法对于许多行业都至关重要。本文将介绍基于Hadoop和Spark的叠前Kirchhoff时间偏移（PKTM）算法，以及五轴加工碰撞检测在图形处理单元（GPU）上的并行化实现。

基于Hadoop和Spark的叠前Kirchhoff时间偏移

1. 算法概述

叠前Kirchhoff时间偏移是地震数据处理中的重要方法。在Hadoop和Spark平台上实现该算法，可以充分利用分布式计算的优势，提高处理效率。

在Hadoop上的实现，程序会顺序生成一个图像二进制文件，这是最终展示给专业人员的成像文件。其运行架构和流程图与算法步骤精确匹配。

而在Spark上，由于Spark提供了弹性分布式数据集（RDD），屏蔽了与HDFS的大量交互，对于迭代较多的应用能实现更好的效率。同时，Spark开发的ApplicationMaster与Yarn配合更加合适，因此开发了基于Yarn框架的新算法。

2. Spark上的PKTM算法步骤

• 获取集群环境变量 ：Spark程序需要从HDFS读取数据，使用 newAPI-HadoopFile 读取HDFS的分割数据，生成 <key, value> 对作为RDD的记录。RDD可以根据用户意愿进行分区，一个分区对应一个执行器（类似于Mapper）。用户可以通过 spark-submit 命令设置任务执行器